Heroku é um dos principais fornecedores de Plataforma como Serviço (PaaS). PaaS é um tipo de serviço que agrega valor a desenvolvedores talentosos que não têm capital para estabelecer projetos de infraestrutura de ponta.
A falta de recursos financeiros é um fator limitante para muitos desenvolvedores porque a infraestrutura do servidor exige muito capital. No entanto, com PaaS, os desenvolvedores podem alugar a infraestrutura necessária para um projeto de desenvolvimento.
Heroku é indiscutivelmente o pioneiro da PaaS; a empresa fornece infraestrutura em nuvem e outros recursos necessários para projetos de desenvolvimento de aplicativos. A oferta do Heroku é um avanço significativo para os desenvolvedores, pois permite que eles se envolvam em projetos de desenvolvimento de aplicativos, apesar dos recursos limitados.
No entanto, muitos desenvolvedores continuam migrando para alternativas de código aberto Heroku.
O objetivo deste discurso é fazer uma análise detalhada do Firebase Backend as a Service. Discutiremos os méritos, deméritos, custos e recursos desta plataforma de back-end popular.
Além da habilidade e dedicação do desenvolvedor, outro fator que incentiva o desenvolvimento de aplicativos ricos em recursos é a plataforma. Uma das excelentes plataformas de desenvolvimento de aplicativos hoje é o Google Firebase, uma plataforma rica em recursos para a criação de aplicativos Android, iOS e baseados na web.
Embora existam plataformas mais recentes com excelentes recursos, o Firebase ainda é um dos principais concorrentes no back-end da indústria de desenvolvimento de aplicativos. Continuaremos discutindo o Firebase e o valor que ele traz para o desenvolvimento de aplicativos
A hospedagem em nuvem móvel testemunhou um desenvolvimento considerável nos últimos anos com o advento de novas tecnologias. Atualmente, muitos provedores oferecem amplos recursos e recursos para ajudar os desenvolvedores a criar aplicativos ágeis e de alto desempenho.
Fazer a escolha certa pode ser crucial para o seu negócio. Dê uma olhada em hospedagem em nuvem móvel e os principais provedores abaixo.
Neste artigo, faremos uma revisão detalhada do Firebase analisando seus recursos, modelos de preços e os benefícios e deméritos da plataforma.
Um dos fatores críticos que aprimoram o desenvolvimento de aplicativos de qualidade é uma plataforma de desenvolvimento poderosa com recursos abrangentes. O Firebase é uma das plataformas de desenvolvimento preferidas para desenvolvedores por causa de sua estabilidade e das ferramentas valiosas disponíveis na plataforma. Com o Firebase, os desenvolvedores podem criar aplicativos para iOS, Android e web sem muitos aborrecimentos.
Embora existam várias plataformas em nuvem para o desenvolvimento de aplicativos, o Firebase compete com as principais plataformas em todo o mundo.
Sem mais delongas, vamos prosseguir com a análise aprofundada da plataforma Firebase.
Azure Time Series Gen2 é um serviço analítico de Internet das Coisas (IoT) de ponta a ponta projetado para implantações industriais de IoT. Ele fornece APIs poderosas que você pode usar para integrá-lo aos fluxos de trabalho e aplicativos atuais.
O Azure Time Series Insights coleta, processa, armazena, consulta e visualiza dados de IoT em escala, adicionando contexto e otimizando-o para análise de série temporal. Ele é projetado para explorar dados ad hoc e analisar operações, ajudando você a descobrir tendências ocultas, detectar anomalias e realizar análises de causa raiz.
Neste artigo, você aprenderá:
O que é um modelo de série temporal do Azure?
Componentes do modelo de série temporal
Armazenamento de dados de série temporal do Azure
Camadas de armazenamento e disponibilidade de dados
Loja Quente
Loja fria
Práticas recomendadas da série temporal do Azure
Usando armazenamento quente e armazenamento frio
Configurar IDs de série temporal e propriedades de carimbo de data / hora
Otimize seus eventos
Alta disponibilidade
O que é um modelo de série temporal do Azure?
Um Modelo de Série Temporal é uma entidade central na Série Temporal do Azure, que permite gerenciar, manter e aprimorar conjuntos de dados de série temporal para análise.
O modelo de série temporal oferece os seguintes recursos:
Crie e gerencie cálculos e fórmulas usando funções escalares e operações agregadas
Defina relacionamentos hierárquicos para permitir pesquisa, referência cruzada e navegação
Defina propriedades associadas a instâncias de dados e use-as para construir hierarquias
Componentes do modelo de série temporal
Um modelo de série temporal tem três componentes principais: instâncias, hierarquias e tipos. Você usa esses componentes para especificar um modelo para análise de dados de série temporal e organizar os dados.
Uma instância do modelo de série temporal é uma série temporal individual. Ele possui um identificador exclusivo, o ID da série temporal, que normalmente é o ID do ativo ou dispositivo que gerou os dados.
Cada instância pode ser descrita por propriedades adicionais, como tipo, descrição, nome, hierarquias e campos de instância. Os campos de instância são coleções de informações como nível de hierarquia, operador de dispositivo, fabricantes e muito mais.
Assim que você adiciona uma fonte de evento no Azure Time Series Insights, o sistema descobre a série temporal e cria Modelos de Série Temporal. Você pode atualizar esses modelos ou criar novos usando consultas de modelo de série temporal.
Hierarquias
O modelo de série temporal organiza instâncias especificando nomes de atributos e relacionamentos hierárquicos entre eles. Uma instância pode ser mapeada para uma hierarquia ou várias hierarquias – veja um exemplo abaixo.
Os tipos de modelo de série temporal são associados a uma instância específica e permitem definir variáveis ou expressões usadas para realizar cálculos.
Os tipos podem ter uma ou mais variáveis. Por exemplo, uma instância do Modelo de série temporal pode ter o tipo de sensor de temperatura, consistindo em variáveis de temperatura média, temperatura mínima e temperatura máxima.
Armazenamento de dados de série temporal do Azure
O Azure Time Series Insights funciona em conjuntos de dados armazenados em sua conta de Armazenamento do Azure. Aqui estão algumas considerações importantes para armazenar conjuntos de dados de série temporal no Azure.
Camadas de armazenamento e disponibilidade de dados
O Azure Time Series Insights Gen2 divide e indexa dados para otimizar o desempenho da consulta. Depois de indexar os dados, você pode consultar os dados do armazenamento quente (se habilitado) e do armazenamento frio.
A quantidade de dados capturados e a velocidade de processamento de cada partição afetam a disponibilidade. Você pode configurar alertas para serem notificados quando o processamento de dados estiver atrasado em seu ambiente.
Loja Quente
Você pode acessar dados de armazenamento ativo por meio da API de consulta de série temporal, do TSI Explorer do Time Series Insight ou do conector do Power BI. As consultas de armazenamento ativo são gratuitas e não têm cota, mas você pode realizar até 30 solicitações simultâneas.
Quando o armazenamento de dados quente está ativado, funciona da seguinte maneira:
Sugere todos os dados – se o armazenamento a quente estiver habilitado, todos os dados que fluem para o ambiente são roteados para ele, independentemente dos carimbos de data / hora do evento. O pipeline de streaming é desenvolvido para streaming quase em tempo real e não oferece suporte à coleta de eventos anteriores.
Período de retenção – calculado com base na data e hora em que o evento foi indexado no armazenamento aquecido, não no carimbo de data / hora do evento.
Sem back-fill – se você habilitar o armazenamento quente em um ambiente existente que já tenha dados no armazenamento frio, os dados não serão preenchidos novamente no armazenamento quente.
Loja fria
Para eventos enviados para armazenamento frio, o Azure Time Series Insight Gen2 mantém até duas cópias de cada evento na conta de Armazenamento do Azure. Os eventos são armazenados em ordem cronológica. Com o tempo, o Azure Time Series Insights Gen2 reparticiona seus dados para otimizar as consultas de alto desempenho. Os dados são armazenados na conta de armazenamento do Azure indefinidamente.
Práticas recomendadas da série temporal do Azure
Monitore o Azure Time Series Insights
A Série Temporal do Azure pode ser uma parte crítica dos pipelines de dados IIoT. É importante configurar o monitoramento, para garantir que o serviço está funcionando corretamente, identificar problemas e resolvê-los. Você pode usar o Azure Monitor para realizar o monitoramento contínuo do Azure Time Series Insights.
Concentre-se em métricas, como bytes recebidos de todas as fontes de eventos, bytes processados com êxito e bytes disponíveis para processamento. Observe também a tabela TSIIngress, que mostra os erros que ocorrem no pipeline de entrada do evento.
Usando armazenamento quente e armazenamento frio
Você pode escolher habilitar um “armazenamento aquecido”, que permite tempos de resposta mais rápidos e fornece um período de retenção de 7 a 30 dias. Observe que os dados que precisam ser retidos por mais de 30 dias são fornecidos pela “loja fria” e incorrem em uma taxa de acesso aos dados. A análise interativa de dados recentes deve residir no armazenamento aquecido, enquanto as tendências de longo prazo e a análise de padrões devem residir no armazenamento frio.
Configurar IDs de série temporal e propriedades de carimbo de data / hora
No Azure Time Series, você precisa selecionar uma ID e três chaves para cada série temporal, que pode ser usada posteriormente para particionar os dados. Você também deve designar uma propriedade de carimbo de data / hora ao adicionar fontes de eventos para rastreamento futuro. Caso contrário, o tempo de enquing do evento será usado como seu registro de data e hora. Além disso, observe que os valores de carimbo de data / hora fazem distinção entre maiúsculas e minúsculas e devem ser formatados de acordo com as especificações individuais da origem do evento.
Otimize seus eventos
Certifique-se de que os eventos sejam otimizados antes de enviá-los ao Azure Time Series Insights. Recomenda-se desnormalizar os eventos antes de ingeri-los. Você deve armazenar metadados em seu modelo de série temporal e garantir que os campos e eventos da instância contenham apenas informações vitais, como ID da série temporal e a propriedade timestamp.
Alta disponibilidade
O Time Series Insights alavanca redundâncias em nível de região para alta disponibilidade. Você pode executar a recuperação de desastres no Azure usando o Azure Site Recovery (ASR). Outros recursos incluem replicação geográfica e balanceamento de carga para failover, recuperação de dados e backup de VMs locais ou baseadas no Azure usando o serviço de Backup do Azure.
Para garantir que seus dispositivos e usuários tenham alta disponibilidade global entre regiões, certifique-se de habilitar os recursos corretos do Azure.
Conclusão
Este artigo explicou sobre os componentes, armazenamento e práticas recomendadas do Azure Time Series Insights que podem ajudá-lo a obter insights de dados de série temporal de IoT na nuvem.
FAQ
O que é o Azure Time Series Insights?
Azure Time Series Gen2 é um serviço analítico de Internet das Coisas (IoT) de ponta a ponta projetado para implantações industriais de IoT. Ele fornece APIs poderosas que você pode usar para integrá-lo aos fluxos de trabalho e aplicativos atuais.
O que é um modelo de série temporal do Azure?
Um Modelo de Série Temporal é uma entidade central na Série Temporal do Azure, que permite gerenciar, manter e aprimorar conjuntos de dados de série temporal para análise.
Quais são os componentes do modelo de série temporal?
Esteja você desenvolvendo um aplicativo que permite que os usuários se socializem ou faça algum aplicativo utilitário que permita que as pessoas se conectem e façam seu trabalho, uma coisa que será comum na maioria deles será o serviço de mensagens.
Embora adicionar esse recurso exija muita codificação complexa, soluções como o Firebase Cloud Messaging tornam as coisas mais fáceis para você. Aqui vamos discutir algumas plataformas que fornecem este serviço.
Como o desenvolvimento de software está ficando complexo a cada dia que passa, os serviços e tecnologias de back-end estão se tornando mais cruciais. É porque eles determinarão os recursos e o desempenho de seu projeto.
O escopo é o seu projeto, e suas aplicações na vida real não importam se é uma startup ou um grande projeto. O mais importante é a tecnologia de back-end.
Os motivos para essa importância são diversos, sendo um deles a maior confiabilidade quanto à necessidade dessa aplicação. Além disso, uma boa tecnologia de back-end pode garantir que seu software terá os seguintes recursos.
Escalabilidade
Desempenho
Capacidade de resposta
A seleção da tecnologia de back-end certa é uma parte vital quando se trata de desenvolvimento de software. No entanto, a abundância de tecnologias de back-end presentes no mundo torna muito difícil para gerentes ou desenvolvedores selecionar a melhor.
Outra razão para isso é que cada um deles possui suas diferentes características e benefícios que aumentam a confusão. Acredite ou não, mas neste caso, as coisas ficam complicadas quando você não é um desenvolvedor.
Como selecionar a tecnologia de back-end certa é muito importante, discutiremos aqui as dez melhores tecnologias de back-end. Esperamos que esta discussão detalhada sobre as melhores tecnologias de back-end o ajude a selecionar a melhor para suas necessidades.
O desenvolvimento de aplicativos modernos depende de tecnologias de back-end para construir, executar e gerenciar aplicativos. Os back-ends são tão essenciais para projetos de desenvolvimento de aplicativos que selecionar o errado pode causar gargalos nas atribuições de desenvolvimento. Portanto, os proprietários de negócios e desenvolvedores devem reservar um tempo para escolher a tecnologia de back-end apropriada para aprimorar a execução perfeita do projeto.
Selecionar a tecnologia de back-end certa permite que os desenvolvedores trabalhem mais rápido, escalem aplicativos rapidamente e criem aplicativos de qualidade. Pesquisar o back-end adequado pode ser desafiador porque há muitas opções no mercado. Este artigo o ajuda a explorar as opções de back-end adequadas mais rapidamente, revisando as dez principais linguagens de programação de back-end.
Antes de começarmos a revisar essas tecnologias, vamos dar uma breve visão geral dos back-ends de aplicativos.
A opção por um back-end de aplicativo móvel confiável é muito importante para qualquer empresa hoje. As equipes de desenvolvimento em todo o mundo priorizam plataformas como o Parse pelo nível de funcionalidade que oferece aos usuários. Embora o Parse seja uma opção de back-end superior, existem muitas alternativas que vale a pena examinar. Dê uma olhada nas melhores alternativas de Parse abaixo.
O desenvolvimento sem servidor é a necessidade do momento para milhares de empresas em todo o mundo hoje. Os desenvolvedores estão se animando com a ideia de criação, implantação e gerenciamento de aplicativos sem complicações, sem a necessidade de lidar com o gerenciamento de infraestrutura.
Os avanços da tecnologia de computação sem servidor facilitaram exatamente isso por meio de soluções confiáveis como o Cloudflare Workers. É uma das opções mais populares para empresas em todos os domínios da indústria devido aos seus recursos.
Embora o Cloudflare Workers seja uma excelente opção serverless, também existem várias alternativas igualmente boas a serem examinadas. Dê uma olhada nas melhores alternativas de Workers Cloudflare disponíveis abaixo.
